Un perfil junior de ciencia de datos no pasa el día “entrenando modelos” a ciegas; su semana gira en torno a entender preguntas del negocio, limpiar tablas con errores, unir fuentes, explorar patrones y presentar hallazgos en un lenguaje que la gente de ventas, marketing o producto entienda sin jerga. En empresas jóvenes, ese trabajo suele apoyar decisiones tácticas (segmentos, precios, embudos); en compañías grandes, se inserta en equipos con analistas, ingenieros de datos y científicos que ya tienen procesos y herramientas.
Lo importante es que tu práctica y tu portafolio reflejen ese tipo de tareas, no solo notebooks vistosas; así demuestras que puedes entregar valor con datos reales, restricciones reales y tiempos de entrega que no dependen de ti.
Cuando empiezas, conviene mirar el mapa general antes de elegir la primera ruta. Muchos confunden ciencia de datos con automatización pura o con BI, y terminan estudiando meses sin un objetivo claro. Si lo que quieres es una carrera en ciencia de datos con opciones de entrada y crecimiento, enfoca tus primeras semanas en dominar preguntas del negocio, SQL para extraer y transformar, análisis exploratorio bien contado y visualización honesta. Ese piso te permite sumar en tareas útiles desde el primer mes: responder qué cliente está a punto de churn, dónde se atasca el embudo, qué campaña trae usuarios que sí vuelven, y por qué.
Habilidades base que el mercado sí usa
Para entrar firme, no persigas veinte herramientas a la vez; elige una columna vertebral que te ayude a leer, transformar, analizar y comunicar. SQL es la llave que abre casi cualquier puerta; sin él, dependes de terceros para conseguir datos limpios y llegas tarde a cada entrega. Python o R te permiten explorar, probar hipótesis y automatizar pequeñas tareas repetitivas, pero la clave está en escribir notebooks legibles: celdas con propósito, comentarios claros y resultados que no requieren adivinar.
Visualización no es decorar; es seleccionar el gráfico que responde la pregunta y anotar lo que ese gráfico permite decidir. Y comunicación es cerrar cada pieza con un párrafo corto que diga “qué hallazgo importa, a quién, y qué haría mañana con este dato”. Cuando te entrenas así, reduces re-trabajo, subes la confianza del equipo y evitas esconderte detrás de términos que nadie fuera del área entiende.
- Datos en orden: SQL sólido para extraer, limpiar y unir fuentes
- Análisis con propósito: EDA que responde preguntas y evita “gráficos por llenar”
- Código claro: notebooks con secciones, títulos y resultados reproducibles
- Visualización útil: gráficos que ayudan a decidir, no a impresionar
- Cierre ejecutivo: un resumen simple que conecta hallazgos con la acción del negocio
Portafolio que abre puertas sin prometer milagros
Un portafolio útil no es una vitrina de gráficos bonitos, sino una serie corta de casos con problema, datos, proceso y resultado. Elige contextos que un reclutador entienda sin traducir: abandono de clientes, compras repetidas, fraude básico, predicción de demanda. Explica cómo limpiaste, qué descartaste y por qué, y qué límite tiene tu solución (muestra honestidad técnica). Si incluyes un modelo, céntrate en si mejora la decisión frente a una regla simple, no en perseguir una métrica sin contexto. Acompaña cada proyecto con un README que cualquiera pueda ejecutar y con capturas de los pasos clave. Si compartes un tablero, anota el “cómo leerlo” en dos líneas y el “qué hacer mañana” en otras dos. Esta forma de contar te distingue, porque enseña criterio y respeto por el tiempo de quien evalúa.
Un plan de 90 días que cabe en una agenda normal
No necesitas maratones; necesitas constancia y objetivos pequeños que se verifican en público. En el primer mes, construye piso: SQL diario, EDA semanal con un dataset conocido y un ejercicio de visualización con un “takeaway” escrito. En el segundo, crea dos piezas que parezcan trabajo real: un análisis que responda una pregunta del negocio y un mini pipeline que limpie datos y genere un informe reproducible. En el tercero, ajusta lo hecho con feedback de fuera y prepara candidaturas enfocadas, con cartas que hablen del problema de cada empresa. No sumes herramientas si lo anterior aún cojea; repite lo importante hasta que salga claro y sin ruido, porque eso es lo que te pedirán cuando te contraten.
Cómo elegir formación sin caer en promesas vacías
Un buen programa no promete sueldos mágicos ni “colocación garantizada”; te enseña a trabajar con ritmo y te da revisiones que puedes aplicar al día siguiente. Pide ver un caso completo de estudiante con datos, limpieza, análisis, visualización y un cierre entendible por negocio. Revisa la carga semanal real, los horarios de apoyo y las métricas de empleabilidad explicadas con contexto (tiempos, perfiles, tipos de rol). Si trabajas tiempo completo, busca rutas con entregas quincenales y proyectos que puedas construir en bloques de dos horas; si tienes más margen, un ritmo más apretado puede empujarte, siempre que no te saque del tipo de tareas que verás en un puesto junior. El objetivo no es coleccionar certificados, sino producir casos que se parezcan al trabajo que alguien te pagará por hacer.
Búsqueda con foco y entrevistas sin desgaste
Tres candidaturas preparadas superan veinte genéricas. Ajusta tu CV a las herramientas y tareas que la vacante menciona, enlaza proyectos afines y abre con un párrafo que muestre que entendiste el negocio: industria, ciclo de compra, dónde duele hoy. Practica entrevistas con ejercicios pequeños y explica en voz alta lo que haces: cómo limpias un campo “sucio”, cómo eliges una métrica, cómo decides entre dos gráficos. Si no sabes, di qué probarías primero y por qué. Pide siempre una línea de feedback y úsala para mejorar un README, una visual o un cierre ejecutivo esa misma semana. Cuando la conversación gire hacia impacto, cuenta un caso donde tu análisis cambió una decisión, aunque sea en un entorno simulado; ese puente entre dato y acción es lo que más pesa. Con ese ritmo, la puerta se abre porque ya trabajas como alguien del equipo, aun antes de firmar.
